摘要
本申请涉及图像处理技术领域,尤其涉及基于图像增强的病虫害分类识别方法,包括:将农作物图像输入多标签分类网络以获取疑似类别和确定类别;构建初始伽马向量,对疑似类别的作物样本图像中各类图像区域进行伽马矫正,计算增强后作物样本图像中疑似类别的类间距离和类内距离,以获取目标函数,并将目标函数最大值时的初始伽马向量作为目标伽马向量;依据目标伽马向量对农作物图像进行伽马矫正,并将增强后的农作物图像输入多标签分类网络以获取第二识别结果;将第二识别结果和确定类别作为病虫害识别结果。本申请的技术方案能够精准获取病虫害识别结果。
技术关键词
病虫害
分类识别方法
分类网络
多标签
图像增强
样本
矫正
标记
图像处理技术
映射算法
特征值
果实
逻辑
参数
系统为您推荐了相关专利信息
零件检测方法
检测网络模型
导向辊
辊轴
滤波去噪
图像增强方法
注意力
频率
编码器单元
解码器单元
自动检测系统
特征提取模块
图像采集模块
机器学习算法
回放模块
金属表面缺陷检测
状态空间模型
特征提取网络
高层语义特征
蒸馏